# Shanghai AI Laboratory 中国・上海の AI 研究機関。LLM 訓練システムのサーベイ([[@2026__Vicinagearth__Efficient Training of Large Language Models on Distributed Infrastructures - A Survey]])の主所属で、16 名の著者中 [[Jiangfei Duan]]・Shuo Zhang・Zerui Wang・Lijuan Jiang・Wenwen Qu・Guoteng Wang・Qizhen Weng・Hang Yan・Xingcheng Zhang・Xipeng Qiu・Dahua Lin・[[Peng Sun]] が(共同所属含め)在籍。InternLM 系の LLM と訓練フレームワーク [[InternEvo]] を擁する。CUHK・Fudan University・Shanghai Jiao Tong University と研究者を共有する。 LLM 開発ワークロード特徴づけ記事 [[@2024__USENIX login Online__Understanding Workload Characteristics in Large Language Model Development]] では、同研究所の GPU データセンター [[Acme]] の 6 か月トレースが分析対象になった。[[Acme]] は Seren/Kalos の 2 クラスタ、合計 4,704 A100 GPU からなり、LLM 専用クラスタでの短ジョブ支配・GPU 利用率二極化・インフラ障害の GPU 時間影響を示す実測データを提供した。 ## 関連 - 本ソース: [[@2026__Vicinagearth__Efficient Training of Large Language Models on Distributed Infrastructures - A Survey]] / [[@2024__USENIX login Online__Understanding Workload Characteristics in Large Language Model Development]] - 所属研究者: [[Jiangfei Duan]] / [[Peng Sun]] / [[Qinghao Hu]] / [[Tianwei Zhang]] - 関連システム: [[Acme]] / [[InternEvo]] - 共同所属: [[Peking University]](Xin Jin) - 関連概念: [[LLM分散学習]] / [[並列化戦略]] - 関連 MOC: [[分散深層学習 - MOC]]